Ultralight Microcellular Polymer–Graphene Nanoplatelet Foams with Enhanced Dielectric Performance
Notice bibliographique
Résumé
Dielectric polymer nanocomposites with high dielectric constant (ε′) and low dielectric loss (tan δ) are extremely desirable in the electronics industry. Percolative polymer–graphene nanoplatelet (GnP) composites have shown great promise as dielectric materials for high-performance capacitors. Herein, an industrially-viable technique for manufacturing a new class of ultralight polymer composite foams using commercial GnPs with excellent dielectric performance is presented. Using this method, the high-density polyethylene (HDPE)–GnPs composites with a microcellular structure were fabricated by melt-mixing. This was followed by supercritical fluid (SCF) treatment and physical foaming in an extrusion process, which added an extra layer of design flexibility. The SCF treatment effectively in situ exfoliated the GnPs in the polymer matrix. Moreover, the generation of a microcellular structure produced numerous parallel-plate nanocapacitors consisting of GnP pairs as electrodes with insulating polymer as nanodielectrics. This significantly increased the real permittivity and decreased the dielectric loss. The ultralight extruded HDPE-1.08 vol % GnP composite foams, with a 0.15 g·cm –3 density, had an excellent combination of dielectric properties (ε′ = 77.5, tan δ = 0.003 at 1 × 10 5 Hz), which were superior to their compression-molded counterparts (ε′ = 19.9, tan δ = 0.15 and density of = 1.2 g·cm –3 ) and to those reported in the literature. This dramatic improvement resulted from in situ GnP’s exfoliation and dispersion, as well as a unique GnP parallel-plate arrangement around the cells. Thus, this facile method provides a scalable method to produce ultralight dielectric polymer nanocomposites, with a microscopically tailored microstructure for use in electronic devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».